基于SUSAN-DCT和Hu矩的医学图像鲁棒水印方法

本发明涉及医学图像处理领域，特别是涉及一种基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法。

背景技术：

1、随着信息技术与医疗行业的发展，图像处理技术辅助疾病诊断已经成为医学影像发展的必然趋势，原始数据被篡改带来的误诊以及后续连带结果将不可估量，并且在技术通信高速发展的同时，数字多媒体对象被肆意窃取、随意传播等非法现象层出不穷，病人的信息和隐私安全等问题成为亟需解决的课题。于是，将水印技术和加密技术结合起来应用到医学图像中去，能够兼顾发展和安全的双向需求，既能享受到新技术带来的便利，又能保障私人信息的安全。因此，数字水印和加密的结合在医学图像上有着研究的意义。

2、数字水印最初是通过将载体图像和空间域结合，将空间域系数和水印数据结合改变，这种技术能够很好地将水印所携带的信息嵌入到载体图像中去，并且能够不被人的视觉系统所察觉。但是这种技术仍然是修改了原始载体图像的部分数据，不适用对于图像精度有较高要求的领域，比如医学图像。此类图像要求数据绝对原始，否则会存在误诊和发生医疗事故的风险。

3、因此，如何解决数字水印嵌入到医学图像中修改了部分数据的问题，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，可以规避传统水印技术对原始载体图像造成的数据更改，具有不可见性和很好的鲁棒性。其具体方案如下：

2、一种基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，包括：

3、对医学图像进行susan变换，得到由susan系数构成的所述医学图像的轮廓信息；

4、对所述医学图像的轮廓信息进行dct变换，得到所述医学图像的系数矩阵；

5、对所述医学图像的系数矩阵进行hu矩计算，得到所述医学图像的特征向量；

6、将所述医学图像的特征向量和加密水印进行异或运算，以将水印信息嵌入至所述医学图像中。

7、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，对医学图像进行susan变换，得到由susan系数构成的所述医学图像的轮廓信息，包括：

8、将医学图像分成若干个小块医学图像，对各所述小块医学图像进行susan变换；

9、根据susan变换后得到的susan系数，得到所述医学图像的轮廓信息。

10、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，对所述医学图像的系数矩阵进行hu矩计算，得到所述医学图像的特征向量，包括：

11、将所述医学图像的系数矩阵进行分块，并计算每块的hu不变矩，选取hu[0]作为有效信号；

12、对hu[0]的数值进行数据处理，得到所述医学图像的特征向量。

13、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，对hu[0]的数值进行数据处理，得到所述医学图像的特征向量，包括：

14、将hu[0]的数值通过求对数进行数值放大，并将一维向量中的最大值、最小值以及中值三者的平均数作为判别系数；

15、通过将每块的hu[0]与所述判别系数比较，得到二值化向量，通过升维操作得到所述医学图像的特征向量。

16、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，在将所述医学图像的特征向量和加密水印进行异或运算之前，还包括：

17、迭代生成一维混沌序列；

18、根据所述一维混沌序列，利用升维运算得到二维混沌矩阵；

19、将所述二维混沌矩阵和原始水印通过异或操作得到所述加密水印。

20、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，在将水印信息嵌入至所述医学图像中的同时，还包括：

21、生成二值逻辑密钥序列；

22、获取待测医学图像的特征向量；

23、利用所述二值逻辑密钥序列和所述待测医学图像的特征向量，提取出新加密水印。

24、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，获取待测医学图像的特征向量，包括：

25、对待测医学图像进行susan变换，得到由susan系数构成的所述待测医学图像的轮廓信息；

26、对所述待测医学图像的轮廓信息进行dct变换，得到所述待测医学图像的系数矩阵；

27、对所述待测医学图像的系数矩阵进行hu矩计算，得到所述待测医学图像的特征向量。

28、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，对待测医学图像进行susan变换，得到由susan系数构成的所述待测医学图像的轮廓信息，包括：

29、将待测医学图像分成若干个小块待测医学图像，对各所述小块待测医学图像进行susan变换；

30、根据susan变换后得到的susan系数，得到所述待测医学图像的轮廓信息。

31、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，对所述待测医学图像的系数矩阵进行hu矩计算，得到所述待测医学图像的特征向量，包括：

32、将所述待测医学图像的系数矩阵进行分块，并计算每块的hu不变矩，选取hu[0]作为有效信号；

33、对hu[0]的数值进行数据处理，得到所述待测医学图像的特征向量。

34、优选地，在本发明实施例提供的上述基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法中，在提取出新加密水印之后，还包括：

35、将所述二维混沌矩阵和所述新加密水印进行异或运算，得到还原水印；

36、将所述原始水印和所述还原水印进行归一化相关系数计算，以衡量所述原始水印和所述还原水印的相似度。

37、从上述技术方案可以看出，本发明所提供的一种基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，包括：对医学图像进行susan变换，得到由susan系数构成的医学图像的轮廓信息；对医学图像的轮廓信息进行dct变换，得到医学图像的系数矩阵；对医学图像的系数矩阵进行hu矩计算，得到医学图像的特征向量；将医学图像的特征向量和加密水印进行异或运算，以将水印信息嵌入至医学图像中。

38、本发明提供的上述医学图像鲁棒水印方法，兼顾了susan变换有效表示图像的轮廓、dct抗常规攻击能力强的优点，能够规避传统水印技术对原始载体图像造成的数据更改，具有不可见性，确保了医学图像的原始质量，并且拥有抵抗常规攻击和几何攻击的能力，有很好的鲁棒性，因此对于医学图像中嵌入的病人隐私信息有一定的安全和保障。

技术特征：

1.一种基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，对医学图像进行susan变换，得到由susan系数构成的所述医学图像的轮廓信息，包括：

3.根据权利要求2所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，对所述医学图像的系数矩阵进行hu矩计算，得到所述医学图像的特征向量，包括：

4.根据权利要求3所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，对hu[0]的数值进行数据处理，得到所述医学图像的特征向量，包括：

5.根据权利要求4所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，在将所述医学图像的特征向量和加密水印进行异或运算之前，还包括：

6.根据权利要求5所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，在将水印信息嵌入至所述医学图像中的同时，还包括：

7.根据权利要求6所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，获取待测医学图像的特征向量，包括：

8.根据权利要求7所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，对待测医学图像进行susan变换，得到由susan系数构成的所述待测医学图像的轮廓信息，包括：

9.根据权利要求8所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，对所述待测医学图像的系数矩阵进行hu矩计算，得到所述待测医学图像的特征向量，包括：

10.根据权利要求9所述的基于susan-dct和hu矩的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，在提取出新加密水印之后，还包括：

技术总结
本申请涉及医学图像处理领域，公开了一种基于SUSAN‑DCT和Hu矩的医学图像鲁棒水印方法，包括：对医学图像进行SUSAN变换，得到由SUSAN系数构成的轮廓信息；对轮廓信息进行DCT变换，得到医学图像的系数矩阵；对系数矩阵进行Hu矩计算，得到医学图像的特征向量；将特征向量和加密水印进行异或运算，以将水印信息嵌入至医学图像中。上述方法兼顾了SUSAN变换有效表示图像的轮廓、DCT抗常规攻击能力强的优点，能够规避传统水印技术对原始载体图像造成的数据更改，具有不可见性，并且拥有抵抗常规攻击和几何攻击的能力，有很好的鲁棒性，因此对于医学图像中嵌入的病人隐私信息有一定的安全和保障。

技术研发人员：李京兵,张芩晴,黄梦醒,刘婧,陈延伟
受保护的技术使用者：海南大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11